学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

非晶带材厚度自动控制的研究

作　者: 王志强
导　师: 赵一丁
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 非晶带材间距控制系统 PLC 神经网络预测
分类号: TG334.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 121次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

非晶态金属是近几十年才发现的一种金属材料,是一种新型的材料,具有广阔的应用前景。非晶态金属的微观结构决定了它具有一系列新的特点,如优异的磁性、电性、化学及力学性能等,因此非晶态金属在很多领域已经得到了广泛应用。目前,非晶材料的制备工艺主要以快冷凝固技术为主,包括液滴喷射技术、急冷块体高速旋转技术、多级雾化快冷技术等。非晶带材的厚度是决定带材质量的关键因素,过厚或过薄都会对带材的质量产生影响。所以非晶带材厚度的自动控制,是整个生产工艺的关键环节。本文基于原生产设备,根据非晶带材生产工艺要求,设计了以PLC为核心的控制系统,并根据生产工艺要求,分析了控制系统的控制原理及程序结构。辊嘴间距是整个工艺中最为重要的环节,是决定产品质量的重要部分,其工作间距要求保持在一个适当数值(一般为0.3mm)不变,以确保带材厚度(一般为0.02-0.03mm)的一致性。针对生产中存在的控制难点提出了解决办法和设想,通过膨胀量的投入来解决制带初期辊嘴间距的问题。在此基础上,提出了基于BP神经网络对辊嘴间距数据的处理,并对间距进行预测分析。仿真结果表明,辊嘴间距预测模型具有较好的预测精度,可利用此预测来对辊嘴间距进行补偿控制。关于控制系统,本文重点介绍了欧姆龙公司的CPIH可编程序控制器硬件功能,并介绍了NT5Z人机界面、光栅尺、伺服电机、伺服驱动器、NTZ-Designer和CX-Programmer编程软件的特点和相关技术,结合生产要求完成了整个控制系统的设计。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-19
  1.1 非晶材料的简介  11
  1.2 非晶材料的产生  11-12
  1.3 我国非晶材料的发展  12-13
  1.4 非晶材料的性能及用途  13-16
    1.4.1 非晶材料的性能  13-14
    1.4.2 非晶材料的用途  14-16
  1.5 本文主要工作  16-19
第2章非晶态合金的制备及带材生产工艺  19-31
  2.1 非晶态合金的结构特征与特性  19-20
  2.2 非晶态材料的制备工艺  20-24
    2.2.1 液滴喷射技术  21
    2.2.2 急冷块体高速旋转技术(CBMS技术)  21-22
    2.2.3 平面流动铸造技术(PFC技术)  22-23
    2.2.4 多级雾化快冷技术  23
    2.2.5 机械合金化和机械球磨技术  23-24
  2.3 大块非晶态合金的制备  24-27
    2.3.1 粉末固结成形法  24
    2.3.2 直接凝固法  24-27
  2.4 非晶带材生产工艺  27-31
    2.4.1 总体工艺流程描述  27-28
    2.4.2 工艺过程分布描述  28-31
第3章非晶带材厚度自动控制的实现  31-51
  3.1 控制系统的发展  31-35
    3.1.1 模拟控制系统及PLC的发展  31-33
    3.1.2 计算机控制系统  33-34
    3.1.3 集散控制系统  34-35
  3.2 非晶带材生产控制系统的设计  35-45
    3.2.1 硬件选型及介绍  36-38
    3.2.2 软件介绍  38-40
    3.2.3 人机界面与PLC的通讯  40-41
    3.2.4 系统电路图  41-42
    3.2.5 PLC的接口电路设计  42
    3.2.6 软件设计  42-45
  3.3 控制系统的实现  45-51
    3.3.1 辊嘴间距控制过程的工艺要求  45-48
    3.3.2 辊嘴间距控制过程的控制原理  48
    3.3.3 辊嘴间距控制过程的程序结构  48-50
    3.3.4 所达到的技术指标及要求  50-51
第4章基于BP神经网络的辊嘴间距离线预测研究  51-67
  4.1 辊嘴间距问题的提出  51
  4.2 神经网络基本原理  51-60
    4.2.1 神经网络的发展与应用  51-54
    4.2.2 误差反向传播神经网络的学习规则  54
    4.2.3 BP算法的学习原理  54
    4.2.4 输入数据的处理  54-56
    4.2.5 BP网络的结构及其学习算法  56-59
    4.2.6 BP网络的不足及改进  59-60
  4.3 基于BP神经网络原理辊嘴间距预测分析  60-66
    4.3.1 宽度为20-30mm的带材辊嘴间距预测分析  60-63
    4.3.2 宽度为40-50mm的带材辊嘴间距预测分析  63-66
  4.4 本章小结  66-67
第5章结论与展望  67-69
  5.1 结论  67
  5.2 展望  67-69
参考文献  69-71
致谢  71

非晶带材厚度自动控制的研究

内容摘要

全文目录

相似论文